• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.502-504
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• 2000

현재 내용 기반 검색에 대해서 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문은 이러한 내용기반 검색 방법중에서 영상의 방향 성분을 이용한 텍스쳐 영상 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 검색방법은 웨이블릿(Wavelet) 변화후에 생기는 고대역 부밴드들의 Energy 값을 가지고 텍스쳐 영상의 방향 성분을 구한 다음에 방향 성분에 따른 고대역 부밴드의 Energy와 저대역 부밴드의 GLCM(Gray Level Co-occurence Matrix) Energy 값을 가지고 텍스쳐 영상을 검색하도록 하는 방식으로, 실험을 통해서 검색시 좋은 결과를 보여주는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1995.06a
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• pp.105-108
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• 1995

본 논문에서는 초기 비트율 부호화(very low bit-rate coding)를 위한 새로운 움직임 예측 부호화를 제안한다. 움직임 추정 및 움직임 보상은 영역 기반으로 행해지며, 움직임 보상 후 예측 오차는 DCT(Discrete Cosine Transform)를 통해 변환되어 부호화 된다. 제안된 내용으로는 이전 영상을 이용하여 역방향(backward) 움직임 추정 후 얻어지는 움직임 벡터를 이용하여 움직임 보상된 영상을 구성하고, 여기에 보상되지 않은 영역은 순방향(forward) 움직임 추정을 선택적으로 행함으로써 영상을 재구성한다. 제안된 알고리듬은 모의 실험 결과 양질의 화질을 얻었다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.2
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• pp.27-35
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• 2020

최근 많은 연구 결과물에서 빅데이터를 이용하여 학습된 뉴럴 네트워크가 영상 내 노이즈를 제거하는데 매우 효과적임이 입증되었다. 여기에서 한 걸음 더 나아가, 입력으로 주어진 노이즈가 있는 영상의 특징을 분석하여, 사전에 학습된 네트워크의 파라미터를 테스트 타임에 동적으로 업데이트함으로써 주어진 입력 영상을 더욱 잘 처리할 수 있도록 하는 연구들이 시도되고 있다. 본 원고에서는 이와 같이 테스트 타임에 주어지는 입력 영상을 네트워크 학습에 사용하는(self-supervision) 이미지 복원 기법들을 소개한다. 다음으로, 기존의 self-supervision을 이용하는 기법들 대비 학습 효율성과 정확도를 더욱 향상시킬 수 있는 새로운 형태의 네트워크 파라미터 업데이트 기법을 설명하고, 제안하는 기법의 우수성을 다양한 실험 결과를 통해 분석 및 입증한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.11a
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• pp.21-24
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• 1998

논문은 상대적인 3차원 정보를 추출하기 위하여 스테레오 정합 알고리듬에 에피폴라 기하학을 적용하였다. 카메라로부터 입력받은 영상에서 추출된 특징 점으로부터 에피폴라 기하학 구조를 구성한다. 이렇게 구한 에피폴라 기하학 정보는 스테레오 영상에서의 정합 점들 간의 기하학적인 상관관계를 구성하고 조밀한 변이영상을 추출한다 실험결과를 통하여 제안된 알고리듬이 실제 공간상에서 대상물체를 실감 있게 표현함을 알 수 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.11a
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• pp.287-289
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• 2008

본 논문은 개인의 혀영상을 이용한 건강 모니터링 방법을 제안한다. 이 방법은 혀의 절대적 특징들을 이용하지 않고, 병원에서 검진된 기준 건강 상태(reference health condition)와의 차이인 상대적 특징들을 사용한다. 사용자는 건강 모니터링 시스템으로 매일 혀영상을 촬영하여 전통 중의학에 기반한 관심영역을 추출하고 분석하도록 한다. 실험에서 1개월간 제안한 방법으로 혀영상들을 분석한 결과 본 논문의 방법이 건강 모니터링에 사용될 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.75-78
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• 2012

본 논문에서는 키넥트(Kinect)에서 깊이 영상 생성 시 발생하는 홀(hole)들의 물리적 원인에 대해 분석하고, 원인에 따라 홀을 분류한다. 즉, 실험 영상을 통해 키넥트 적외선 패턴의 유무를 확인할 수 있으며 이를 이용하여 깊이 영상에서 나타나는 홀의 물리적 발생 원인을 확인 할 수 있다. 분류된 각각의 홀의 종류에 따라 각 홀에 적합한 홀필링 방법에 대해 논의한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.55-57
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• 2011

본 논문에서는 텍스쳐 최적화 기법을 사용하는 동영상 프레임 비율 상향 변환 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 입력 영상의 텍스쳐 특성을 분석하여 블록 매칭에 의해 예측된 움직임 벡터의 정확도를 향상시킨다. 또한 패치 단위의 영상 합성을 통해 블록 경계에서 발생하는 화질 열화 현상을 최소화한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기법은 자연스러운 중간 시점 영상을 생성함을 확인한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.6
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• pp.525-532
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• 2000

본 논문은 영상에서 형태적 정보를 추출하는데 사용되는 수학적 형태학(mathematical morphology)에 퍼지 집합 이론을 적용하여 새로운 퍼지 수학적 형태학을 제안한다. 일반적인 수학적 형태학은 이진 영상에만 적용되는 한계를 가지고 있었다. 이를 그레이 스케일 영상에도 적용 가능하도록 한 Sinha와 Dougherty[8]이 제안한 방법도 기하학적 형태 변환을 보장하지 못하는 결점이 있었는데 본 논문에서는 그 결점을 제거하는 새로운 수축(erosion)과 확장(dilation) 연산을 정의하고 그 특성을 연구하였다. 본 논문이 제안한 방법과 [8]의 방법을 실제 영상에 대한 실험으로 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.108-109
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• 2015

본 논문은 low-rank 행렬의 truncated nuclear norm 최소화를 이용한 HDR (high dynamic range) 영상 합성 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 기존의 LDR (low dynamic range) 영상에서 얻은 밝기의 선형 관계에 기반하여 HDR 합성을 low-rank 행렬 완성 문제로 변환한 후, ALM (augmented Lagrange multiplier) 기법을 이용하여 효율적으로 최적의 해를 구한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해서 낮은 계산 복잡도를 보이면서도 더 높은 품질의 HDR 영상을 합성하는 것을 확인한다.

• Proceedings of the KSMRM Conference
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• 2002.11a
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• pp.93-93
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• 2002

목적： 주자석의 자기장 안정도는 자기공명영상 시스템의 성능을 결정하는 요소 중의 하나이다. 영구자석형 MRI 시스템이 설치되는 병원 중 다수가 지하철, 자동차, 승강기 등의 외부 자기장 교란으로부터 상대적으로 가깝게 위치하고 있기 때문에 주자석의 자기장 안정도를 확보하기 힘들고, 그 영향에 기인한 artifact가 영상에 나타난다. 본 논문에서는 자기장 보상장치를 설계하여 자기장 교란에 대한 보상효과를 측정하였으며, 영상실험으로 영상의 품질이 개선되는 것도 확인하였다.